卷烟厂制丝线智能制造探索与实践

卷烟厂制丝线智能制造探索与实践

王鹏飞

河北白沙烟草有限责任公司 河北 石家庄市 050000

摘要：制丝线是卷烟生产的核心环节，其智能制造水平的高低直接影响着卷烟产品质量和卷烟工业企业的核心竞争力，随着烟草行业实施“降本增效”战略，对设备操作、生产现场等方面的要求越来越高，其智能化水平也需要不断提高。在制丝过程中引入智能制造技术可以实现从“经验决策”向“数据决策”的转变，从而有效提高制丝线生产效率和产品质量。基于此，本文分析了卷烟厂制丝线智能制造的原则，探讨了卷烟厂制丝线智能制造实践策略。

关键词：卷烟厂；制丝线；智能制造

引言

智能制造是制造企业转型升级的重要方向，也是企业提质增效的重要举措。在互联网+、大数据、物联网等新一代信息技术推动下，我国烟草行业面临着新的机遇与挑战，在国家对烟草行业提出“供给侧结构性改革”、“三大攻坚战”和“建设制造强国”战略背景下，烟草行业在智能制造发展进程中既要把握好新一代信息技术与制造技术融合的趋势，又要结合企业自身实际情况，聚焦重点，稳步推进智能制造建设。

一、卷烟厂制丝线智能制造的原则

1.以设备为核心

制丝线的核心设备是设备，设备的信息化是制丝线智能化的基础，只有在此基础上才能实现制造系统的集成，实现智能制造。

制丝线的设备具有典型的多样性、复杂性、随机性和不确定性等特点，由于各设备厂商对设备理解存在差异，在不同时期开发的设备也会存在不同程度的问题，因此制丝线生产企业必须在选择设备供应商时深入了解其技术能力、产品可靠性和产品适用性等方面情况，确保所选择的设备满足制造企业智能制造体系对数字化、智能化、柔性化要求。

2.以数据为依托

（1）基于实时数据的管控。实时数据是指设备运行的实时状态数据和运行过程中的关键工艺参数等，如在线检测系统、控制系统等设备实时运行状态、关键工艺参数等，如卷烟配方、卷烟材料、烟丝料气等，这些参数与烟丝质量息息相关，必须通过实时数据的采集和分析进行管控。

（2）基于历史数据的预测。历史数据是指反映设备状态和工艺参数变化趋势的数据，如设备故障趋势、工艺参数波动趋势、设备故障阈值等。利用历史数据建立模型，结合大数据分析技术预测未来一段时间内设备运行状态和工艺参数变化趋势，用于指导生产操作。

（3）基于工艺模型的优化。在基于实时数据分析结果的基础上对关键工艺参数进行优化调整，减少因设备故障和工艺参数波动导致的卷烟产品质量波动。

3.以安全为保障

智能制造的关键是信息技术与制造技术的深度融合，在此过程中，安全是基础。数据安全是前提，智能制造涉及到多个生产环节，其中各个环节都需要在一定的安全防护条件下才能正常运行，必须对设备进行全方位的防护。从设备运行的安全、生产过程的安全、员工操作的安全等方面进行梳理和总结，建立一套行之有效的管理制度，包括安全生产责任制度、安全检查制度、应急预案等。

二、卷烟厂制丝线智能制造实践策略

1.构建数字孪生系统

数字孪生是以物理实体为基础，利用传感器和仪器仪表实时采集物理实体的数据，通过建模仿真实现对物理实体的动态模拟，利用大数据、人工智能等技术分析和预测物理实体未来状态和行为的一种技术。在制丝线智能制造领域，数字孪生技术的一种重要应用，数字孪生技术的应用能够实现产品全生命周期、生产全流程和企业整体运营的可视化。

在工业领域构建基于模型的生产优化平台和基于模型的计划与调度两大类数字孪生系统，生产优化平台通过采集设备、控制系统、工艺过程、制造资源等多源数据，利用机器学习等技术对数据进行分析，实现设备运行状态预测和维护。同时，数字孪生系统的构建也是一个持续优化的过程，随着工业生产过程中工艺参数和设备运行状态数据不断变化，需要通过模型进行实时调整和优化。在模型中应用人工智能算法对工艺参数进行实时调整和优化时，需要考虑生产现场的实际情况和环境。

2.开展数据采集与治理

制丝线智能制造项目在实施过程中主要包含对生产设备的数据采集和治理，包括对制丝线设备的温度、压力、流量、转速等运行数据的采集，对物料流量、料位、水分等质量参数的采集，以及对卷烟制丝生产过程的工艺参数和设备状态等数据进行采集。对生产设备数据采集的重点在于对设备状态和工艺参数的实时监测和管控，以制丝线各生产过程为例，主要包括制丝车间生产过程的在线质量检测设备、制丝车间自动控制系统、制丝车间过程控制系统等。

利用各类传感器和测量仪器等设备将制丝车间生产过程中的质量信息及时反馈到控制系统，并由控制系统对这些数据进行处理和分析，以便及时发现制丝线生产过程中存在的质量问题，并通过调整设备运行参数进行改进确保制丝生产过程中产品质量指标满足标准要求。

3.加强工业互联网技术应用

制丝线应在原有设备的基础上实现生产全流程的数据采集，实现生产设备的远程控制、数据采集、分析与处理等。在生产车间内部建立大数据平台，构建数字化车间，将所有的生产设备、生产线和自动化控制系统等都纳入到平台中，通过智能化应用系统的构建和升级对数据进行整合，为实现数字化管理提供基础。另外，还需要应用5G技术、工业互联网等新型技术进行构建，建立完善的网络基础设施体系，在生产车间内部设置数据中心和5G基站，对生产设备进行实时监控。同时，利用工业互联网技术构建智能化工厂管理体系，通过互联网和大数据技术实现工厂内部信息的互联互通。

4.建立数据仓库与数据挖掘平台

制丝线的质量数据具有多样性、复杂性、非线性等特点，包括工艺指标、设备状态、质量数据、物料特性等多方面的数据，这就要求建立一个高效的数据挖掘平台将多源异构数据进行有效整合，为企业提供决策支持。

首先，制丝线需要建设一个数据仓库与数据挖掘平台，其功能是通过对海量数据进行抽取、转换和加载，从企业业务系统中提取业务信息和相关的统计指标，对其进行有效分析。建立基于生产工艺参数的数据仓库可以实现生产过程中工艺参数与设备状态的关联，将质量指标和设备状态信息输入到数据挖掘平台实现对制丝线质量指标、设备状态、生产过程的全方位分析。

其次，制丝线需要将数据仓库与数据挖掘平台应用于制丝过程控制，利用该平台可以对制丝过程中的质量数据进行采集和加工，并利用数据挖掘技术对质量数据进行分析，通过建立多维模型（多维数据库）对制丝过程进行控制与优化可有效提高制丝过程的稳定性和可靠性，降低能源消耗。

5.推进智能制造标准体系建设

制丝线智能制造试点建设是一个逐步推进的过程，需要建立与之相适应的标准体系，在整个智能制造试点建设过程中紧密围绕“以产品为中心”的基本思路，以数据为纽带，通过对生产过程中数据信息的采集、传输、处理和分析形成可量化的评价指标体系。通过建立标准化的评价体系规范设备管理、工艺管理和质量管理等业务流程，促进企业的智能制造管理能力提升，同时，制丝线智能制造试点建设标准体系要以烟草行业发展需求为导向，以数字化转型为核心，以规范数据采集、传输、处理、分析和应用为重点，在制丝线智能制造试点建设过程中将试点经验与行业标准相结合，形成适应烟草行业特点的智能制造标准体系。

三、结语

综上所述，在制丝线智能制造探索与实践中要从多个方面入手，实现制丝线全流程、全要素、全价值链的智能制造，在推进智能制造发展的过程中注重结合实际情况，统筹规划、分步实施，把握关键环节和重点内容，促进制丝线智能制造技术应用水平的不断提升，推动制丝线发展实现新跨越。

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